제가 기존에 알고있던 아이겐 레이어의 가장 큰 빅띵은 "모든 것을 검증 가능하도록 만드는 능력"입니다. 리서치글에서 던지는 "AI가 나를 대신해 결정을 내렸다고 해도 그 결정이 내가 설정한 규칙을 따랐는지 검증할 수 없다면 정말 내 결정이라 할 수 있을까?"라는 질문은 현재 아이겐의 검증 가능성이 왜 중요한지를 설명해주는 대표적인 질문입니다.
이러한 질문이 와닿지 않는다면, 글에서 언급하는 2023년 유나이티드헬스가 AI 알고리즘으로 여러 노인 환자들의 보험 청구를 부당하게 거부해 소송까지 진행된 케이스를 보시면 됩니다.
어떤 동작을 검증을 하는 방식은 간단하게 똑같이 실행해보는 방법이 있습니다. 3+4=7임을 계산하는건 직접 해보면 되는 일입니다. 하지만 AI 추론이나 대규모 데이터 분석 같은 복잡한 일을 모든 노드가 직접 실행해보고, 또 이를 온체인에서 실행해서 검증하는 것은 엄청난 오버헤드를 가져오며 소프트웨어/하드웨어 제약이 존재합니다. 그렇다고 오프체인에서 이를 수행하는 순간 "외부의 제 3자를 믿어야하는" 상황이 발생합니다.
그래서 아이겐 레이어는 어떻게 이를 해결했는지는 글을 읽어보시면 나옵니다. 그것도 엄청 자세히요. 그동안 아이겐이 어떻게 동작하는지 알고 싶었다면 꼭 읽어보시길 추천드립니다. 초심자가 읽어도 읽기 쉽게 작성되었고, 개발자가 보기에도 정말 깊은 프로토콜 설계, AI 모델에서의 위변조, 검증 흐름 등에 대한 설명을 보여주고 있습니다.
참고로 저는 다가오는 AI 시대에 검증을 위한 레이어가 정말 빅띵이다라고 생각해서 EIGEN에 이미 물려있습니다.